人工智能聊天机器人的质量和准确性参差不齐，具体取决于它们的训练和编程方式。这引起了人们的担忧，因为这些工具可能会受到政治影响或控制。尤其是在科技平台减少人工事实核查员的情况下，用户越来越依赖人工智能聊天机器人来寻找可靠的信息。然而，事实证明，这些聊天机器人本身也容易产生虚假信息。
在冲突期间对 AI 事实核查的依赖及其缺陷
在印度与巴基斯坦持续四天的冲突中，社交媒体用户转而使用人工智能聊天机器人进行验证。然而，他们遇到的是更多的虚假信息，这凸显了这些聊天机器人作为事实核查工具的不可靠性。随着技术平台逐渐减少人工事实核查员的数量，用户越来越多地依赖人工智能驱动的聊天机器人，包括 xAI 的 Grok、OpenAI 的 ChatGPT 和 Google 的 Gemini，以寻找可靠的信息。但人们发现，这些人工智能聊天机器人提供的回应往往充斥着虚假信息。
埃隆·马斯克旗下平台 X（以前的 Twitter）上已经出现了一种常见的询问方式，即“@Grok，这是真的吗？”。Grok 在该平台上内置了人工智能助手，这反映了人们越来越倾向于在社交媒体上寻求即时辟谣。然而，人工智能聊天机器人提供的回应往往充斥着虚假信息。
AI 聊天机器人传播不准确信息示例
Grok 目前正受到新的审查，因为有报道称它在不相关的查询中插入了极右阴谋论“白人种族灭绝”。它错误地将苏丹喀土穆机场的旧视频片段识别为巴基斯坦努尔汗空军基地在印巴冲突期间遭到的导弹袭击。此外，尼泊尔一座建筑物发生火灾的一段不相关的视频被错误地识别为“可能”显示巴基斯坦对印度袭击的回应。
Grok 最近还将一段据称拍摄于亚马逊河中的巨型水蟒的视频标记为“真实”，甚至引用了听起来可信的科学考察来支持其虚假说法。事实上，这段视频是人工智能生成的。拉丁美洲法新社事实核查员指出，许多用户引用 Grok 的评估作为该片段真实的证据。
对事实核查员投资的减少
随着 X 和其他主要科技公司减少对人工事实核查员的投资，人们越来越依赖 Grok 作为事实核查员。新闻监控组织 NewsGuard 的研究员麦肯齐·萨德吉警告说：“我们的研究多次发现，人工智能聊天机器人并不是新闻和信息的可靠来源，尤其是在突发新闻方面。”
NewsGuard 的研究发现，10 个领先的聊天机器人容易重复虚假信息，包括俄罗斯的虚假信息叙事和与澳大利亚最近选举相关的虚假或误导性说法。哥伦比亚大学数字新闻学陶中心最近对八种人工智能搜索工具进行的研究发现，聊天机器人“通常不擅长拒绝回答它们无法准确回答的问题，而是提供不正确或推测性的答案”。
AI 在确认虚假图像和制作细节方面的挣扎
法新社在乌拉圭的事实核查员询问 Gemini 一张由 AI 生成的女性图片时，它不仅证实了图片的真实性，还捏造了关于她的身份以及图片可能拍摄地点的细节。
此类发现引起了人们的担忧，因为调查显示，在线用户越来越多地从传统搜索引擎转向人工智能聊天机器人，以获取信息和进行验证。
Meta 对事实核查方法的转变
今年早些时候，Meta 宣布将结束其在美国的第三方事实核查计划，转而将揭穿虚假信息的任务交给普通用户，采用一种被称为“社区笔记”的模式，这种模式由 X 推广。然而，研究人员多次质疑“社区笔记”在打击虚假信息方面的有效性。
人工事实核查面临的挑战和争议
长期以来，人工事实核查一直是两极分化的政治气候中的一个导火索，尤其是在美国，保守派倡导者认为它压制了言论自由并审查右翼内容——专业事实核查员强烈反对这一说法。法新社目前以 26 种语言与 Facebook 的事实核查计划合作，包括在亚洲、拉丁美洲和欧盟。
政治影响和 AI 聊天机器人
人工智能聊天机器人的质量和准确性参差不齐，具体取决于它们的训练和编程方式，这引起了人们的担忧，即它们的输出可能会受到政治影响或控制。最近，马斯克的 xAI 将 Grok 在南非生成未经请求的提及“白人种族灭绝”的帖子归咎于“未经授权的修改”。当人工智能专家大卫·卡斯韦尔询问 Grok 谁可能修改了它的系统提示时，聊天机器人将马斯克列为“最有可能”的罪魁祸首。
马斯克是出生于南非的亿万富翁，也是唐纳德·特朗普总统的支持者。他此前曾散布毫无根据的说法，称南非领导人“公开推动对白人进行种族灭绝”。
对 AI 聊天机器人处理敏感问题的担忧
国际事实核查网络的主管安吉·霍兰表示：“我们已经看到，在人工编码员专门更改指令后，人工智能助手可能会捏造结果或给出有偏见的答案。我尤其担心 Grok 在收到提供预先授权答案的指令后，如何处理涉及非常敏感事项的请求。”
确保 AI 准确性的重要性
人工智能聊天机器人的日益普及对信息传播提出了重大挑战。虽然它们提供了快速便捷的获取信息方式，但它们也容易出错并传播虚假信息。随着用户越来越多地依赖这些工具进行事实核查，确保其准确性和可靠性变得至关重要。
科技公司、事实核查组织和研究人员必须共同努力，提高人工智能聊天机器人的质量和可靠性。这包括实施严格的培训协议、利用人工事实核查员来验证人工智能生成的信息，以及开发检测和根除虚假信息的机制。
展望未来
随着人工智能技术的不断发展，人工智能聊天机器人在我们获取和消费信息的方式中必将发挥越来越重要的作用。然而，重要的是要批判性地对待这些工具，并意识到它们的局限性。通过采取措施确保人工智能聊天机器人的准确性和可靠性，我们可以利用它们的潜力，同时减轻与虚假信息传播相关的风险。
人工智能工具中的偏见
人工智能工具中可能存在偏见，无论是体现在它们接受训练的数据中，还是体现在它们的编程方式中。这种偏见可能会导致产生不准确或具有误导性的结果。以 Grok 为例，它在不相关的查询中插入了极右阴谋论“白人种族灭绝”，这说明人工智能系统可能会传播有害的意识形态。
人工智能工具中的偏见可能是由多种因素造成的，包括：
**训练数据中的偏见：**人工智能系统通过训练数据集进行学习。如果这些数据集包含偏见，那么人工智能系统也会学习这些偏见。例如，如果人工智能系统接受了主要针对男性撰写的文章的训练，那么它可能会对女性产生偏见。
**算法中的偏见：**用于构建人工智能系统的算法也可能包含偏见。例如，如果算法被设计用来优先考虑某些群体的答案，那么它可能会对其他群体造成歧视。
**人工干预造成的偏见：**即使人工智能系统接受了无偏见数据的训练，人工干预也可能导致偏见。例如，如果人工编码员被指示在回答特定问题时给出预先授权的答案，那么这可能会造成偏见。
解决人工智能工具中的偏见问题非常重要，原因有以下几点：
**公平性：**如果人工智能系统包含偏见，那么它可能会对某些群体造成不公平。例如，如果人工智能系统被用于招聘，那么它可能会对受歧视群体产生偏见。
**准确性：**如果人工智能系统包含偏见，那么它可能无法准确地提供信息。例如，如果人工智能系统被用于提供医疗建议，那么它可能会提供不正
确或具有误导性的建议。**信任：**如果人们不相信人工智能系统是公平和准确的，那么他们不太可能使用它们。
解决人工智能工具中的偏见问题需要多管齐下的方法，包括：
**收集无偏见的数据：**确保用于训练人工智能系统的数据集是无偏见的非常重要。这可能需要大量的努力，因为查找和删除数据中的偏见可能很困难。
**开发无偏见的算法：**用于构建人工智能系统的算法必须是无偏见的。这可能需要使用新的机器学习技术来构建不太容易出现偏见的算法。
**人工干预：**人工干预可用于纠正人工智能系统中的偏见。例如，人工编码员可以审查人工智能系统生成的答案，并纠正任何出现的偏见。
**透明度：**重要的是让人工智能系统的用户了解人工智能系统中可能存在的偏见。这可以通过提供有关人工智能系统接受训练的数据以及用于构建人工智能系统的算法的信息来实现。
解决人工智能工具中的偏见问题是一项持续的挑战，但对于确保这些工具公平、准确和值得信赖至关重要。
人工智能事实核查的局限性
虽然人工智能事实核查工具在识别虚假信息方面取得了进步，但在能力和有效性方面仍然存在局限性。这些局限性源于以下几个因素：
**理解背景：**人工智能系统很难理解复杂的背景和细微的差别，而这些背景和细微的差别对于准确的事实核查至关重要。例如，人工智能系统可能无法区分讽刺或幽默与真实陈述。
**检测细微的虚假信息：**人工智能系统可能难以检测细微的虚假信息，例如断章取义或选择性地报告事实。
**缺乏领域专业知识：**人工智能系统通常缺乏事实核查某些主题所需的领域专业知识。例如，人工智能系统可能没有足够的医学知识来准确地事实核查与健康相关的主张。
**对抗性操纵：**虚假信息传播者不断开发新的方法来操纵和规避事实核查系统。人工智能系统必须不断更新和改进，才能跟上这些新的策略。
**语言障碍：**人工智能事实核查工具可能无法有效地处理不同语言的虚假信息。翻译和理解不同语言的细微差别具有挑战性，并且需要专门的语言知识。
**误报的风险：**人工智能事实核查系统可能会出错，导致将准确的信息标记为虚假信息。这些误报可能会产生严重的后果，例如审查合法内容或损害个人或组织的声誉。
为了减轻人工智能事实核查的局限性，将人工专业知识与人工智能工具相结合至关重要。人工事实核查员可以提供背景、领域专业知识和批判性思维，这些对于自动化系统而言是难以复制的。此外，透明度和持续改进对于确保人工智能事实核查系统的有效性和可靠性至关重要。
减轻风险和改善 AI 事实核查的策略
减轻人工智能事实核查的风险并提高其准确性和可靠性需要采取多管齐下的方法，涉及技术改进、人工监督和道德考虑。以下是一些关键策略：
**增强训练数据：**通过整合多样化的、全面的真实信息来源来改进用于训练人工智能模型的训练数据。确保数据是无偏见的、最新的，并涵盖广泛的主题和观点。
**结合人工专家：**通过将人工事实核查员纳入人工智能事实核查流程来弥补人工智能的局限性。人工专家可以提供背景、批判性思维和领域专业知识，这些对于自动化系统而言是难以复制的。
**开发混合方法：**开发将人工智能技术与人工监督相结合的混合方法。人工智能可以用于识别潜在的虚假信息，而人工事实核查员可以审查和验证结果。
**实施透明的流程：**建立透明的事实核查流程和方法，以便用户了解如何得出结论并评估准确性。提供有关数据来源、算法和人工参与的信息。
**促进媒体素养：**通过教育计划和宣传活动促进媒体素养，以帮助个人批判性地评估信息，识别虚假信息，并做出明智的决定。
**鼓励跨行业合作：**鼓励技术公司、事实核查组织、研究人员和政策制定者之间的合作，以分享知识、最佳实践和资源。共同努力应对人工智能事实核查中的挑战和机遇。
**解决语言障碍：**开发能够有效处理不同语言虚假信息的人工智能事实核查工具。投资于机器翻译，并为每种语言训练专门的模型。
**持续评估和改进：**持续评估人工智能事实核查系统的性能，识别改进领域并优化算法。定期进行审计和测试，以确保准确性和可靠性。
**建立道德指南：**为人工智能事实核查的开发和部署建立道德指南，解决偏见、透明度、问责制和尊重人权等问题。确保人工智能事实核查系统以公平、公正和负责任的方式使用。
通过实施这些策略，我们可以提高人工智能事实核查的准确性和可靠性，减轻风险，并最大限度地发挥其打击虚假信息的潜力。
信息素养和批判性思维的作用
鉴于在线信息量巨大以及人工智能聊天机器人传播不准确信息的可能性，培养信息素养和批判性思维至关重要。信息素养使个人能够访问、评估和有效使用信息。批判性思维使个人能够分析、解释和做出明智的判断。
以下是信息素养和批判性思维的基本技能：
**识别可信来源：**评估信息来源的可靠性、信誉和偏见。查找具有专业知识、透明政策和证据支持的事实的信息来源。
**验证信息：**通过参考多个可靠的信息来源，对信息进行交叉核对。警惕未经证实的主张、阴谋论和耸人听闻的头条。
**识别偏见：**意识到所有信息来源都可能包含偏见。评估信息来源的作者或组织的偏见、议程或政治倾向。
**分析论证：**评估信息来源提供的证据和推理。查找逻辑谬误、选择性报告和情感诉求。
**考虑不同的观点：**寻求对问题的不同观点和视角。与其他观点不同的人进行对话，考虑不同的论证。
**保持开放的心态：**愿意改变自己对新信息或证据的看法。避免确认偏见，即只寻求证实现有信念。
增强信息素养和批判性思维可以通过各种努力来实现，例如：
**教育计划：**在学校、大学和社区组织中提供关于信息素养和批判性思维的教育计划。
**媒体素养运动：**发起公共服务公告、网络资源和媒体素养工作坊，以提高认识和促进批判性思维。
**教师培训：**为教师提供有关如何教授信息素养和批判性思维技能的培训。
**父母参与：**鼓励家长参与孩子的媒体消费习惯，并与他们讨论在线信息的准确性和可靠性。
通过培养信息素养和批判性思维，我们可以使个人能够在信息泛滥的数字时代做出明智的决定，避免虚假信息，并成为积极参与的公民。